神經網路softmax啟用函式的求導過程
在使用softmax函式作為輸出層啟用函式的神經網路中,進行反向傳播時需要計算損耗函式相對於Z的導數,即 。網上有很多公式推導,但都太“數學”化了,看著比較抽象。所以總結下自己理解的比較簡單的推導過程。
首先,為了直觀理解,我們假設Z為一個3x1的向量,通過soft max函式啟用後的A也為3x1的向量。當Z的維度更大時,其實方法也都是一樣,為了避免繁瑣的表示式,這裡進行了簡化。
具體過程如下圖,由於是臨時手寫,可能會有些地方公式符號有誤,但應該不影響理解:
相關推薦
神經網路softmax啟用函式的求導過程
在使用softmax函式作為輸出層啟用函式的神經網路中,進行反向傳播時需要計算損耗函式相對於Z的導數,即 。網上有很多公式推導,但都太“數學”化了,看著比較抽象。所以總結下自己理解的比較簡單的推導過程。 首先,為了直觀理解,我們假設Z為一個3x1的向量,通過soft max
神經網路常用啟用函式對比 sigmoid VS sofmax(附python原始碼)
分享一下我老師大神的人工智慧教程!零基礎,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識,造福人民,實現我們中華民族偉大復興!  
斯坦福CS231n assignment1:softmax損失函式求導
斯坦福CS231n assignment1:softmax損失函式求導 在前文斯坦福CS231n assignment1:SVM影象分類原理及實現中我們講解了利用SVM模型進行影象分類的方法,本文我們講解影象分類的另一種實現,利用softmax進行影象分類。
話談tensorflow神經網路的啟用函式
神經網路啟用函式有很多,我們來看下: 1、我們常用啟用函式是S型函式,也就是sigmod(x)。S 型函式並非是唯一可以使用的啟用函式,實際上它具有一些不足。 從圖中可以看出,S 型函式的導數最大值為
【機器學習筆記20】神經網路(鏈式求導和反向傳播)
【參考文獻】 【1】《面向機器智慧的TensorFlow實踐》4.7 假設存在網路結果如下 各個層輸出定義 L1=sigmoid(w1⋅x)L_1 = sigmoid(w_1 \cdot x)L1=sigmoid(w1⋅x) L2=sigmoid(w2⋅L
神經網路之一 啟用函式
啟用函式執行時啟用神經網路中的某一部分神經元,將啟用資訊向後轉入下一層的神經網路。神經網路之所以能夠解決非線性問題,本質上就是啟用函式加入了非線性因素,彌補了線性模型的表達力,把啟用的神經元的特徵通過函式保留並對映到下一層。因為神經網路的數學基礎是處處可微,所以選取的啟用函式
人工神經網路之啟用函式 -tanh函式
tanh函式 tanh(x)=e2x−1e2x+1tanh′(x)=1−tanh(x)2 證明 ∂tanh(x)∂x=(1−2e2x+1)′=2⋅2e2x(e2x+1)2=4e2x(e2x+1)2=(e2x+1)2−(e2x−1)2(e2x+1)2=1−(e2x−1e2x
卷積神經網路學習--啟用函式
這篇學習筆記主要參考和綜合了兩個帖子的內容,詳見參考文件,感謝兩位大神。 1 什麼是啟用函式? 啟用函式,並不是去啟用什麼,而是指如何把“啟用的神經元的特徵”通過函式把特徵保留並映射出來(保留特徵,去除一些資料中是的冗餘),這是神經網路能解決非線性問題關鍵。 目前知道的啟
【深度學習技術】卷積神經網路常用啟用函式總結
本文記錄了神經網路中啟用函式的學習過程,歡迎學習交流。 神經網路中如果不加入啟用函式,其一定程度可以看成線性表達,最後的表達能力不好,如果加入一些非線性的啟用函式,整個網路中就引入了非線性部分,增加了網路的表達能力。目前比較流行的啟用函式主要分為以下7種:
神經網路之啟用函式(Activation Function)
日常 coding 中,我們會很自然的使用一些啟用函式,比如:sigmoid、ReLU等等。不過好像忘了問自己一(n)件事: 為什麼需要啟用函式?啟用函式都有哪些?都長什麼樣?有哪些優缺點?怎麼選用啟用函式?本文正是基於這些問題展開的,歡迎批評指正! (此圖並沒有什麼
神經網路常用啟用函式及其應用舉例
假設神經元的輸入是一個4維的向量 X=[x1,x2,x3,x4],其中xi的值為0或者1,並且只取4中樣本: x1=[1,0,0,0]x2=[0,1,0,0]x3=[0,0,1,0]x4=[0,0,0,1] 對這一組樣本,採用一個很小的隨機數來模擬生成20000個樣本,同時,將神經元的4個輸出值對映
神經網路常用啟用函式對比:sigmoid VS sofmax(附python原始碼)
Graph Y readings: [0.5, 0.7310585786300049, 0.8807970779778823, 0.9525741268224334, 0.9820137900379085, 0.9933071490757153, 0.9975273768433653, 0.999088948
神經網路之啟用函式 dropout原理解讀 BatchNormalization 程式碼實現
神經網路之啟用函式(Activation Function) 日常 coding 中,我們會很自然的使用一些啟用函式,比如:sigmoid、ReLU等等。不過好像忘了問自己一(n)件事: 為什麼需要啟用函式?啟用函式都有哪些?都長什麼樣?有哪些優缺點?怎麼選用啟用函式? 本文
神經網路之啟用函式(Activation Function)(附maxout)
啟用函式參考的原文地址http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50593400 maxout部分參考的原文地址http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3428843.html Why us
關於 RNN 迴圈神經網路的反向傳播求導
# 關於 RNN 迴圈神經網路的反向傳播求導 本文是對 RNN 迴圈神經網路中的每一個神經元進行反向傳播求導的數學推導過程,下面還使用 `PyTorch` 對導數公式進行程式設計求證。 ## RNN 神經網路架構 一個普通的 RNN 神經網路如下圖所示: ![圖片1](https://tvax1.si
softmax交叉熵損失函式反向傳播求導過程分析
目錄 一、softmax 函式 二、損失函式 loss function 三、最後的準備工作
神經網路中的Softmax啟用函式
Softmax迴歸模型是logistic迴歸模型在多分類問題上的推廣,適用於多分類問題中,且類別之間互斥的場合。 Softmax將多個神經元的輸出,對映到(0,1)區間內,可以看成是當前輸出是屬於各個
神經網路中交叉熵代價函式 求導
最近看了幾篇神經網路的入門介紹知識,有幾篇很淺顯的博文介紹了神經網路演算法執行的基本原理,首先盜用伯樂線上中的一個11行python程式碼搞定的神經網路, import numpy as np # sigmoid function def nonlin(
softmax交叉熵損失函式求導
softmax 函式 softmax(柔性最大值)函式,一般在神經網路中, softmax可以作為分類任務的輸出層。其實可以認為softmax輸出的是幾個類別選擇的概率,比如我有一個分類任務,要分為三個類,softmax函式可以根據它們相對的大小,輸出三個類別選取的概率
邏輯迴歸中代價函式求導的推導過程
參考:http://blog.csdn.net/Jiaach/article/details/78736577 最後得到的求導結果跟線性迴歸中代價函式的求導結果一致,唯一不同的是h_theta(x)的構成不同